Lim, Hyoung Jun;Choi, Ho-Il;Yoon, Sang Jae;Lim, Sang Won;Choi, Chi Hoon;Yun, Gun Jin
Composites Research
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v.34
no.1
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pp.70-75
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2021
This paper presents a novel algorithm to reconstruct meso-scale representative volume elements (RVE), referring to experimentally observed features of Sheet Molding Compound (SMC) composites. Predicting anisotropic mechanical properties of SMC composites is challenging in the multiscale virtual test using finite element (FE) models. To this end, an SMC RVE modeler consisting of a series of image processing techniques, the novel reconstruction algorithm, and a FE mesh generator for the SMC composites are developed. First, micro-CT image processing is conducted to estimate probabilistic distributions of two critical features, such as fiber chip orientation and distribution that are highly related to mechanical performance. Second, a reconstruction algorithm for 3D fiber chip packing is developed in consideration of the overlapping effect between fiber chips. Third, the macro-scale behavior of the SMC is predicted by the multiscale analysis.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.7
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pp.387-392
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2003
During a fault the remanent flux in a current transformer (CT) may cause severe saturation of its core. The resulting distortion in the secondary current could cause the mal-operation of a protection relay. This paper proposes an algorithm for compensating for the errors in the secondary current caused by CT saturation and the remanent flux. The algorithm compensates the distorted current irrespective of the level of the remanent flux. The second-difference function of the current is used to detect when the CT first starts to saturate. The negative value of the second-difference function at the start of saturation, which corresponds to the magnetizing current, is inserted into the magnetization curve to obtain the core flux at the instant. This value is then used as an initial flux to calculate the actual flux of the CT during the course of the fault with the secondary current. The magnetizing current is then estimated using the magnetization curve and the calculated flux value. The compensated secondary current can be estimated by adding the magnetizing current to the secondary current. Test results indicate that the algorithm can accurately compensate a severely distorted secondary current signal.
In the diagnosis of lung cancer, the tumor size is measured by the longest diameter of the tumor in the entire slice of the CT. In order to accurately estimate the size of the tumor, it is better to measure the volume, but there are some limitations in calculating the volume in the clinic. In this study, we propose an algorithm to segment lung cancer by applying a custom loss function that combines focal loss and dice loss to a U-Net model that shows high performance in segmentation problems in chest CT images. The combination of values of the various parameters in custom loss function was compared to the results of the model learned. The purposed loss function showed F1 score of 88.77%, precision of 87.31%, recall of 90.30% and average precision of 0.827 at α=0.25, γ=4, β=0.7. The performance of the proposed custom loss function showed good performance in lung cancer segmentation.
A current differential relay has been used for transmission line protection. The relay may maloperate in the case of a failure of the secondary circuit of a current transformer (CT) because the differential current is produced. This paper presents an algorithm to detect a failure of a CT using the zero-sequence current. If the magnitude of the zero-sequence current is the same as the magnitude of the current of the other healthy phases, a failure of a CT is detected and then the blocking signal is activated. The proposed algorithm prohibit the maloperation of a differential relay in the case of a CT failure and thus increase the security of the relay.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.45
no.4
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pp.490-500
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1996
The conventional method to deal with current transformer (CT) Saturation is over dimensioning of the core so that CTs can carry up to 20 times the rated current without exceeding 10% ratio correction. However, this not only reduces the sensitivity of relays as some errors may still be present in the secondary current when a severe fault occurs, but also increases the CT size. This paper presents an algorithm for compensating the distorted secondary current of iron-cored CTs under CT saturation using the magnetization (flux-current : .lambda.-i) curve and its performance is examined for fault currents encountered on a typical 345[kV] Korean transmission system, under a variety of different system and fault conditions. In addition, the results of hardware implementation of the algorithm using a TMS320C10 digital signal processor are also presented. The proposed algorithm can improve the sensitivity of relays to low level internal faults, maximize the stability of relays for external faults, and reduce the required CT core cross-section significantly. (author). refs., figs.
Kim, Jin-Sung;Cho, June-Sik;Shin, Kyung-Sook;Kim, Jin-Hwan;Jeon, Ho-Sang;Cho, Gyu-Seong
Progress in Medical Physics
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v.19
no.3
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pp.178-185
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2008
Living donor liver transplantation is increasingly performed as an alternative to cadaveric transplantation. Preoperative screening of the donor candidates is very important. The quality, size, and vascular and biliary anatomy of the liver are best assessed with magnetic resonance (MR) imaging or computed tomography (CT). In particular, the volume of the potential graft must be measured to ensure sufficient liver function after surgery. Preoperative liver segmentation has proved useful for measuring the graft volume before living donor liver transplantations in previous studies. In these studies, the liver segments were manually delineated on each image section. The delineated areas were multiplied by the section thickness to obtain volumes and summed to obtain the total volume of the liver segments. This process is tedious and time consuming. To compensate for this problem, automatic segmentation techniques have been proposed with multiplanar CT images. These methods involve the use of sequences of thresholding, morphologic operations (ie, mathematic operations, such as image dilation, erosion, opening, and closing, that are based on shape), and 3D region growing methods. These techniques are complex but require a few computation times. We made a phantom for volume measurement with pig and evaluated actual volume of spleen and liver of phantom. The results represent that our semiautomatic volume measurement algorithm shows a good accuracy and repeatability with actual volume of phantom and possibility for clinical use to assist physician as a measuring tool.
Kim, Bong-Chul;Lee, Chae-Eun;Park, Won-Se;Kang, Jeong-Wan;Yi, Choong-Kook;Lee, Sang-Hwy
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.34
no.5
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pp.555-561
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2008
Purpose: The goal of this study was to develop a technique for creating a computerized composite maxillofacial-dental model, based on point-based surface best fit algorithm and to test its accuracy. The computerized composite maxillofacial-dental model was made by the three dimensional combination of a 3-dimensional (3D) computed tomography (CT) bone model with digital dental model. Materials and Methods: This integration procedure mainly consists of following steps : 1) a reconstruction of a virtual skull and digital dental model from CT and laser scanned dental model ; 2) an incorporation of dental model into virtual maxillofacial-dental model by point-based surface best fit algorithm; 3) an assessment of the accuracy of incorporation. To test this system, CTs and dental models from 3 volunteers with cranio-maxillofacial deformities were obtained. And the registration accuracy was determined by the root mean squared distance between the corresponding reference points in a set of 2 images. Results and Conclusions: Fusion error for the maxillofacial 3D CT model with the digital dental model ranged between 0.1 and 0.3 mm with mean of 0.2 mm. The range of errors were similar to those reported elsewhere with the fiducial markers. So this study confirmed the feasibility and accuracy of combining digital dental model and 3D CT maxillofacial model. And this technique seemed to be easier for us that its clinical applicability can good in the field of digital cranio-maxillofacial surgery.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.5
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pp.449-458
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2007
In this paper, we reconstructed the cross-sectional images of two phantoms simulating a petrochemical process from gamma radiation measurements. Three different weight functions for EM image reconstruction algorithm were built and compared with histograms representing the variance of the homogeneity of the phantom material, The radiation source, $^{137}Cs$, collimated by a lead with 5 mm diameter aperture and the measurement was made with a lead shielded 1inch NaI detector. As a result, the method taking into account the beam area in each pixel for a weight function showed the best resolution among the three methods.
This paper proposes an automatic segmentation method of cortical bone and trabecular bone and describes an implementation of structural analysis method of trabecular bone in micro-CT images. The proposed segmentation method extract bone region with binarization using a threshold value. Next, it finds adjacent contour lines from outer boundary line into inward direction and sets candidate regions of cortical bone. Next it remove cortical bone region by finding the candidate cortical region of which the average pixel value is maximum. We implemented the method which computes four structural indicators BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N by using VTK(Visualization ToolKit) and sphere fitting algorithm. We applied the implemented method to twenty proximal femur of mouses and compared with the manual segmentation method. Experimental result shows that the average error rates between the proposed segmentation method and the manual segmentation method are less than 3% for the four structural indicatiors. This result means that the proposed method can be used instead of the combersome and time consuming manual segmentation method.
The virtual bronchoscopy was implemented using chest CT images to visualize inside of tracheo-bronchial wall. The optical endoscopy procedures are invasive, uncomfortable for patients and sedation or anesthesia may be required. Also, they have serious side effects such as perforation, infection and hemorrhage. In order to determine the navigation path, we segmented the tracheo-bronchial wall from the chest CT image. We used the coordinates as a navigation path for virtual camera that were calculated from medial axis transformation. We used the perspective projection and marching cube algorithm to render the surface from volumetric CT image data. The tracheobronchial disease was classified into tracheobronchial stenosis causing from inflammation or lung cancer, bronchiectasis and bronchial cancer. The virtual bronchoscopy is highly recommended as a diagnosis tool with which the specific place of tracheobronchial disease can be identified and the degree of tracheobronchial disease can be measured qualitatively, Also, the virtual bronchoscopy can be used as an education and training tool for endoscopist and radiologist.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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